Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012
|
|
- Tomáš Švec
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012 Popis dat: Experimentální data byla získána ze tří měřících sloupů označených pro jednoduchost názvy ZELENA, BILA a RUDA. Tyto měřící sloupy byly umístěny v předpolí lomu ve směru postupující těžby. Data byla získávána kontinuálně a následně byla ukládána do textového souboru zvlášť pro každé měřící místo. Tato data byla zpracována za rok 2012 ze souborů uložených na k tomu účelu zřízeném datovém úložišti. Konkrétně se jednalo o následující soubory: /data/ecodust/ecoprogress/data DNT/rozbalene/ 2012all_zelena.txt 2012all_bila.txt 2012all_ruda.txt. V Excelu by roztřídění jednotlivých hodnot zabralo spoustu času. Vzhledem k rozsáhlým datovým souborům podkladových dat se jednalo o zdlouhavý postup vyžadující poměrně značné množství ruční práce. Experimentální data roztříděna pro zpracování dat jsme použili program MATLAB, ve kterém byla data zpracována a připravany následující obrázky, viz níže. Za stejných podmínek byly získávána data ze všech tří nezávislých měřících míst. Z daných souborů 2012all_bila.txt, 2012all_ruda.txt a 2012all_zelena.txt jsme zkoumali jednotlivé proměnné z hlediska jejich závislosti. První proměnná, která byla určena ke statistickému zpracování, byla rychlost (v). Další proměnnou, kterou jsme statisticky vyhodnocovali, byl směr (d). Poslední proměnnou, která z hlediska statistiky byla významná, byla teplota (t). Úkolem této statistické analýzy bylo nalézt a znázornit časové úseky, během nichž byla získána data současně ze všech tří nezávislých měřících míst. Tato data pak byla analyzována za účelem nalezení vzájemných korelací veličin a to jak v rámci jednoho měřícího místa, tak především mezi těmito měřícími místy. 1
2 Příklad poruchy v datech: Řada dat pro sondu RUDA je uložena v nesprávném tvaru, proto jsme museli vyřaditt značné množství záznamů, tj naměřených experimentálních dat. Jednalo se například o časový úsek : :255, kde byla závada v záznamu údaje o čase (minuty byly počítány v rozmezí namísto 0-60) Ukázka vypuštěných dat: datum čas rychlost směr teplota : : : : : : : : : : : : : : : : : Dále bylo zjištěno, že se naměřené teploty v některých časových úsecích výrazně liší od hodnot teplot uváděných v archivu ČHMÚ pro dané období. Další z chyb je v datech je zaznamenána v tab. 3.kde je zvýrazněna červeně. V tomto případě jsou v původním txt souboru zobrazeny 2x stejné hodnoty. 2
3 Analýza naměřených experimentálních dat: Časová řada získaných experimentálních dat je vykreslena na obr. 1., kde zelená čára zobrazuje časovou řadu pro ZELENOU sondu, černá čára znázorňuje časovou řadu pro BILOU sondu a poslední červená čára popisuje časovou řadu pro RUDOU sondu. Časový úsek v němž současně měří všechny tři sondy (BILA, RUDA a ZELENA) prakticky neexistuje (je velmi krátký). Z tohoto důvodu nelze pro sledované období provést hlubší statistickou analýzu měření ze všech tří měřících míst. Obr. 1. Časy měření po měsících za rok 2012 Na obr. 1 jsou šipkami znázorněny středy intervalů, kdy se neměřilo. Z obrázku 1 a tabulek 1, 2 a 3 je zřejmé, že neexistuje žádný dostatečně dlouhý časový úsek, který by měl nějakou vypovídací schopnost pro statistické zpracování. V tab. 2 a 3 jsou modře zobrazeny hodnoty, které byly použity pro další zpracování. Výsledky závislostí jednotlivých proměnných pro takto označené hodnoty jsou znázorněny na obr. 5. 3
4 Tab. 1. Zobrazuje délku segmentu pro měřící sondu ZELENA Začátek intervalu Konec intervalu Počet dat Délka Datum Čas Datum Čas mezery : : : : : : : : : : : : : : : : Tab. 2. Zobrazuje délku segmentu pro měřící sondu RUDA Začátek intervalu Konec intervalu Počet dat Délka Datum Čas Datum Čas mezery : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : Tab. 3. Zobrazuje délku segmentu pro měřící sondu BILA Začátek intervalu Konec intervalu Počet dat Délka mezery Datum Čas Datum Čas : :48 5 (dvojmo čas) : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :
5 Analýza dat pro dvě sondy: Jako souvislou časovou řadu, v níž byla paralelně získávána měření pro dvě sondy (BILA a RUDA), jsme vybrali souvislý úsek obsahující záznamů, tj. cca ¼ dat. Jednalo se o časové období : :15. V obrázcích 3. a 4. jsou vykresleny tzv. rozptylové grafy (scatter plots) pro jednotlivá měřící místa (RUDA, BILA). Z obrázků je zřejmé, že s vyjímkou teploty, která se dle očekávání cyklicky mění v čase, naměřená data nevykazují závislost mezi jednotlivými proměnnnými. Tj. rychlost nekoreluje ani se směrem ani s časem ani s teplotou, a podobně směr nekoreluje ani s časem ani s teplotou. Obr. 3. Rozptylový graf pro měřící sondu BILA v období : :15 5
6 Obr. 4. Rozptylový graf pro měřící sondu RUDA v období : :15 Časový úsek v období : :15 již má vypovídací hodnotu, a měly by se dát zjistit jednotlivé závislosti naměřených experimentálních dat. Tuto jednu čtvrtinu dat jsme také zpracovali do rozptylového diagramu, který je zobrazen na obr. 5. Na hlavní diagonále jsou znázorněny histogramy jednotlivých proměnných pro sondy BILA a RUDA. Teploty RUDA a BILA spolu korelují dle očekávání dobře. Teplota se cyklicky střídá (má periodické chování). Rychlost a teplota spolu nekorelují. Rychlost a směr spolu taktéž nekorelují. 6
7 Obr. 5. Rozptylový graf pro měřící sondu RUDA a BILA v období : :15. Obr. 6. Rozptylový graf pro BILOU a RUDOU sondu 7
8 Grafy ukazují na závislost mezi: BILA rychlost, RUDA směr; RUDA rychlost, BILA směr; Pro takovou závislost neexistuje racionální (fyzikální) důvod. Podrobnější náhled závislosti RUDA rychlost a BILA směr viz obr. 6. Také typ rozdělení veličin rychlost a směr je pro RUDA přesně opačně než pro BILA. Jedním z možných vysvětlení je záměna v zapojení čidel pro rychlost a směr větru na měřícím místě BILA. Tuto hypotézu podporuje i následující analýza krátkého úseku dat ze všech tří měřících míst. Analýza dat pro tři sondy: Jako ukázka situace, kdy máme data pro všechny tři sondy současně, je období : :53, tj hodnot (tj. cca 10 %). Výsledky a korelace pro tento týden potvrzují to, co jsme již viděli pro analýzu 2 sond (RUDA, BILA) na předchozích stránkách, tj. dle očekávání závislosti jednotlivých teplot u všech tří sond spolu silně korelují; rychlost a teplota spolu nekorelují; rychlost a směr spolu taktéž nekorelují. Obr.7. Časy měření pro všechny tři sondy v období od : :53 V obrázcích 8., 9. a 10. jsou vykresleny tzv. rozptylové grafy (scatter plots) pro jednotlivá měřící místa (RUDA, BILA, ZELENA) pro časové období od
9 19: :53. Z následujících obrázků můžeme udělat podobné závěry jako pro dvě sondy (RUDA, BILA). Grafy ukazují na závislost mezi: BILA rychlost, RUDA směr; RUDA rychlost, BILA směr; což opět nedává logicky smysl jako u předcházející analýzy. Obr. 8. Rozptylový graf pro měřící sondu RUDA v období od : :53 9
10 Obr. 9. Rozptylový graf pro měřící sondu BILA v období od : :53 Obr. 10. Rozptylový graf pro měřící sondu BILA v období od : :53 10
11 Obr.11. Rozptylový graf pro všechny tři sondy v období od : :53 Jak již bylo zmíněno, závislosti z měřících míst ZELENA a RUDA jsou si svým charakterem blízké. Proto se jeví jako nejpravdepodobnější, že vadné je zapojení sond na měřícím místě BILA, kde jsou prohozeny výstupy čidel pro rychlost a směr větru. Závěr Podle očekávání lze říci že jednotlivé sledované veličiny spolu (v rámci jednoho měřícího místa) nijak významně nekorelují. Analýzou dat se podařilo odhalit pravděpodobnou závadu v měřícím systému a vyřadit tato vadná data. Takovýto postup lze i do budoucna využít pro verifikaci nezávisle prováděných měření. Pro rok 2014 je plánováno využití obdobných statistických postupů pro analýzu dat získaných v roce 2013 z měřících sloupů v předpolí lomu a rozšíření korelační analýzy i pro ostatní měřící místa. 11
Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1
Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 1 ČHMÚ, OPZV, Na Šabatce 17, 143 06 Praha 4 - Komořany sosna@chmi.cz, tel. 377 256 617 Abstrakt: Referát
Společenství prvního stupně ověření norem
Společenství prvního stupně ověření norem Denisa Denglerová Společenství prvního stupně ověření norem Denisa Denglerová Společenství prvního stupně. Ověření norem. Denisa Denglerová Praha: Národní ústav
Vyhodnocení průměrných denních analýz kalcinátu ananasového typu. ( Metoda hlavních komponent )
Vyhodnocení průměrných denních analýz kalcinátu ananasového typu. ( Metoda hlavních komponent ) Zadání : Titanová běloba (TiO ) se vyrábí ve dvou základních krystalových modifikacích - rutilové a anatasové.
10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy
10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy Regresní úloha (analýza) je označení pro statistickou metodu, pomocí nichž odhadujeme hodnotu náhodné veličiny (tzv. závislé proměnné, cílové proměnné, regresandu
Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu
Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií Manuál k programu This software was created under the state subsidy of the Czech Republic within the research and development project
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
K MOŽNOSTI IDENTIFIKACE PŮVODU ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ POMOCÍ KOMBINACE IMISNÍCH A METEOROLOGICKÝCH MĚŘENÍ. Josef Keder
K MOŽNOSTI IDENTIFIKACE PŮVODU ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ POMOCÍ KOMBINACE IMISNÍCH A METEOROLOGICKÝCH MĚŘENÍ Josef Keder keder@chmi.cz Víme: co, kolik, kde, kdy Kvalitně prováděná měření koncentrací znečišťujících
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Časový rozvrh. Agenda. 1 PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA
PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA MS Project Časový rozvrh 2 09:00 10:30 blok 1 10:30 10:45 přestávka 10:45 12:00 blok 2 12:00 13:00 oběd 13:00 14:15 blok 3 14:15 14:30 přestávka 14:30 16:00 blok 4 Agenda 3
DETEKCE FUGITIVNÍCH EMISÍ Z POVRCHOVÝCH UHELNÝCH LOMŮ. Josef Keder Lubomír Paroha
DETEKCE FUGITIVNÍCH EMISÍ Z POVRCHOVÝCH UHELNÝCH LOMŮ Josef Keder keder@chmi.cz Lubomír Paroha paroha@acnend.cz Motivace V současné době začala být akcentována otázka příspěvku fugitivních emisí z povrchových
ZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI
ZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI SPŠ na Proseku 4-1 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - pevně stanovený soubor grafických technik napomáhajících při řešení problémů s kvalitou - jedná se o 7 nástrojů
Tabulka 1 Rizikové online zážitky v závislosti na místě přístupu k internetu N M SD Min Max. Přístup ve vlastním pokoji 10804 1,61 1,61 0,00 5,00
Seminární úkol č. 4 Autoři: Klára Čapková (406803), Markéta Peschková (414906) Zdroj dat: EU Kids Online Survey Popis dat Analyzovaná data pocházejí z výzkumu online chování dětí z 25 evropských zemí.
Sedm základních nástrojů řízení jakosti
Sedm základních nástrojů řízení jakosti Není nic tak naprosto zbytečného, jako když se dobře dělá něco, co by se nemělo dělat vůbec. Peter Drucker Kontrolní tabulky Vývojové diagramy Histogramy Diagramy
Tabulka 1. Výběr z datové tabulky
1. Zadání domácího úkolu Vyberte si datový soubor obsahující alespoň jednu kvalitativní a jednu kvantitativní proměnnou s alespoň 30 statistickými jednotkami (alespoň 30 jednotlivých údajů). Zdroje dat
pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera
Výstup RVP: Klíčová slova: pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Mirek Kubera žák diskutuje a kriticky zhodnotí statistické informace a daná statistická sdělení, volí
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická
vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291
Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených
Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza
Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako
Statistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného)
Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného) 1 Obecný popis metody Particle Image Velocimetry, nebo-li zkráceně PIV, je měřící
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl
Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl Podkladové údaje Korelační matice Odhad lineárního regresního modelu (LRM) Verifikace modelu PEF ČZU Praha Určeno pro posluchače předmětu Ekonometrie Needitovaná
Porovnání dvou výběrů
Porovnání dvou výběrů Menu: QCExpert Porovnání dvou výběrů Tento modul je určen pro podrobnou analýzu dvou datových souborů (výběrů). Modul poskytuje dva postupy analýzy: porovnání dvou nezávislých výběrů
Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz
Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz U k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 1 1 2 8 U k á z k a k n i h
Měření zrychlení volného pádu
Měření zrychlení volného pádu Online: http://www.sclpx.eu/lab1r.php?exp=10 Pro tento experiment si nejprve musíme vyrobit hřeben se dvěma zuby, které budou mít stejnou šířku (např. 1 cm) a budou umístěny
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie 12. licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování dat 3.1 Matematické principy vícerozměrných metod statistické analýzy
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
Popisná statistika kvantitativní veličiny
StatSoft Popisná statistika kvantitativní veličiny Protože nám surová data obvykle žádnou smysluplnou informaci neposkytnou, je žádoucí vyjádřit tyto ve zhuštěnější formě. V předchozím dílu jsme začali
Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou
Úvod.................................................................. 11 Kapitola 1 Než začneme.................................................................. 17 1.1 Logika kvantitativního výzkumu...........................................
Obsah SLEDOVÁNÍ PRÁCE... 4
Co je nového Obsah SLEDOVÁNÍ PRÁCE...... 4 Konfigurace souboru... 5 Globální konfigurace... 6 Soubory... 6 Projekty... 6 Uživatelské rozhraní... 7 Synchronizace... 7 Typ serveru... 8 Test připojení...
Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.
Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní
Úvod do problematiky měření
1/18 Lord Kelvin: "Když to, o čem mluvíte, můžete změřit, a vyjádřit to pomocí čísel, něco o tom víte. Ale když to nemůžete vyjádřit číselně, je vaše znalost hubená a nedostatečná. Může to být začátek
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická
TVORBA GRAFŮ A DIAGRAMŮ V ORIGIN. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie TVORBA GRAFŮ A DIAGRAMŮ V ORIGIN Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 01 Ing.
Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test)
Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test) Autoři: Carlos M. Jarque and Anil K. Bera Předpoklady: - Výběrová data mohou obsahovat chybějící pozorování (chybějící hodnoty) vhodné zejména
Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného
Pojem a úkoly statistiky
Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby
Analýza rozptylu dvojného třídění
StatSoft Analýza rozptylu dvojného třídění V tomto příspěvku si ukážeme konkrétní práci v softwaru STATISTICA a to sice při detekci vlivu jednotlivých faktorů na chování laboratorních krys v bludišti.
Příklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí. Zadání: Data: Program:
Příklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí Zadání: V rámci Monitoringu zdraví byly měřeny koncentrace polychlorovaných bifenylů vjátrech lidí zemřelých náhodnou smrtí ve věku 40 let a více. Sedm vybraných
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 010 1.týden (0.09.-4.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:
Protokol č. 1 Tloušťková struktura Zadání: Pro zadané výčetní tloušťky (v cm) vypočítejte statistické charakteristiky a slovně interpretujte základní statistické vlastnosti tohoto souboru tloušťek. Dále
Název DUM: VY_32_INOVACE_2B_16_ Tvorba_grafů_v_MS_Excel_2007
Název školy: Základní škola a Mateřská škola Žalany Číslo projektu: CZ. 1.07/1.4.00/21.3210 Téma sady: Informatika pro sedmý až osmý ročník Název DUM: VY_32_INOVACE_2B_16_ Tvorba_grafů_v_MS_Excel_2007
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2010/2011 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
Korelační a regresní analýza
Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Sedm základních nástrojů řízení kvality Doc. RNDr. Jiří Šimek,
Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 10
Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 1 Tento návrh byl vypracován v rámci projektu Technologické agentury ČR č. TA23664 Souhrnná metodika
JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica
JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu
Finální zpráva MĚŘENÍ PARAMETRŮ KOMPRESOROVÉ JEDNOTKY NAPÁJENÉ Z REGULÁTORU FA ERAM SPOL S R.O. doc. Ing. Stanislav Mišák, Ph.D. Strana 1 (celkem 15)
2014 MĚŘENÍ PARAMETRŮ KOMPRESOROVÉ JEDNOTKY NAPÁJENÉHO Z REGULÁTORU FA ERAM SPOL S R.O. Finální zpráva MĚŘENÍ PARAMETRŮ KOMPRESOROVÉ JEDNOTKY NAPÁJENÉ Z REGULÁTORU FA ERAM SPOL S R.O. doc. Ing. Stanislav
Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel
Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních
EVIDENČNÍ FORMULÁŘ. FTVS-UK evidence VaV výsledků nepodléhající řízení o zápisu u ÚPV v Praze
EVIDENČNÍ FORMULÁŘ Název výsledku: Software pro vyhodnocení vibrační analýzy heterogenních systémů 1. Informace o projektu Název projektu, v rámci kterého předkládaný výsledek vznikl: PRVOUK P38 Biologické
Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel
Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne
STATISTICKÉ METODY; ZÍSKÁVÁNÍ INFORMACÍ Z DRUHOVÝCH A ENVIRONMENTÁLNÍCH DAT
STATISTICKÉ METODY; ZÍSKÁVÁNÍ INFORMACÍ Z DRUHOVÝCH A ENVIRONMENTÁLNÍCH DAT (NE)VÝHODY STATISTIKY OTÁZKY si klást ještě před odběrem a podle nich naplánovat design, metodiku odběru (experimentální vs.
Analýza dat s využitím MS Excel
Analýza dat s využitím MS Excel Seminář aplikované statistiky Martina Litschmannová Několik fíglů na úvod Absolutní vs. relativní adresování změna pomocí F4 =$H$20 =H$20 =$H20 =H20 Posun po souvislé oblasti
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
Využití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů
11. konference ČAPV Sociální a kulturní souvislosti výchovy a vzdělávání Využití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů Petr Byčkovský, Marie Marková Postup při návrhu a ověření testu
LabMeredian Plus základní kurz
LabMeredian Plus základní kurz Program LabMeredian Plus 2 je součástí projektu LabMeredian. Může však být provozován i zcela samostatně. LabMeredian Plus je určen pro napojení k různým typům laboratorních
LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica
LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná
PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)
PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA) Reprezentativní náhodný výběr: 1. Prvky výběru x i jsou vzájemně nezávislé. 2. Výběr je homogenní, tj. všechna x i jsou ze stejného
Statistika. Semestrální projekt
Statistika Semestrální projekt 18.5.2013 Tomáš Jędrzejek, JED0008 Obsah Úvod 3 Analyzovaná data 4 Analýza dat 6 Statistická indukce 12 Závěr 15 1. Úvod Cílem této semestrální práce je aplikovat získané
MS Excel grafická prezentace dat
Název projektu Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast - téma Označení materiálu (přílohy) Pracovní list Inovace ŠVP na OA a JŠ Třebíč CZ.1.07/1.5.00/34.0143 III/2 Inovace
Výsledný graf ukazuje následující obrázek.
Úvod do problematiky GRAFY - SPOJNICOVÝ GRAF A XY A. Spojnicový graf Spojnicový graf používáme především v případě, kdy chceme graficky znázornit trend některé veličiny ve zvoleném časovém intervalu. V
Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ
Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ Ing. Dana Trávníčková, PaedDr. Jana Isteníková Funkční gramotnost je používání čtení a psaní v životních situacích. Nejde jen o elementární
Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek
Základy popisné statistiky Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi, výhodami, nevýhodami a vlastní sadou využitelných statistických metod -od binárních
SYSTÉM ZPRACOVÁNÍ DAT FOTOVOLTAICKÉHO SYSTÉMU A METEOSTANICE
Středoškolská technika 2011 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT SYSTÉM ZPRACOVÁNÍ DAT FOTOVOLTAICKÉHO SYSTÉMU A METEOSTANICE Petr Zelenka VOŠ a SŠ Varnsdorf, p.o. středisko VOŠ
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% nemáte obavy. má obavy I.04 II.02 II.05 III.03
TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Obavy veřejnosti, pocit bezpečí a spokojenost s činností
Aplikovaná statistika v R
Aplikovaná statistika v R Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 15.5.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 15.5.2014 1 / 15 Co bude náplní našich
Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel
Dvouvýběrové a párové testy Komentované řešení pomocí MS Excel Úloha A) koncentrace glukózy v krvi V této části posoudíme pomocí párového testu, zda nový lék prokazatelně snižuje koncentraci glukózy v
SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE
SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast Autor CZ.1.07/1.5.00/34.0797 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT 2M3 Slovní
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat Ing. Pavel Bouchalík 1. ZADÁNÍ Tato semestrální práce je písemným vypracováním zkouškových otázek z okruhu Určení vnitřní struktury
1. Zadání. 2. Teorie úlohy ID: 78 357. Jméno: Jan Švec. Předmět: Elektromagnetické vlny, antény a vedení. Číslo úlohy: 7. Měřeno dne: 30.3.
Předmět: Elektromagnetické vlny, antény a vedení Úloha: Symetrizační obvody Jméno: Jan Švec Měřeno dne: 3.3.29 Odevzdáno dne: 6.3.29 ID: 78 357 Číslo úlohy: 7 Klasifikace: 1. Zadání 1. Změřte kmitočtovou
EXPERIMENTÁLNÍ MĚŘENÍ TEPLOT ELEKTRICKÝCH TOPIDEL
21. medzinárodná vedecká konferencia Riešenie krízových situácií v špecifickom prostredí Fakulta bezpečnostného inžinierstva UNIZA, Žilina, 25. - 26. máj 2016 EXPERIMENTÁLNÍ MĚŘENÍ TEPLOT ELEKTRICKÝCH
Hledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích
Hledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích Firková, L. 1), Kafka, V. 2), Figala, V. 3), Herzán, M. 4), Nykodýmová, V. 5) 1) VŠB
Počítačová analýza vícerozměrných dat v oborech přírodních, technických a společenských věd
Počítačová analýza vícerozměrných dat v oborech přírodních, technických a společenských věd Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. (Univerzita Pardubice, Pardubice) 20.-24. června 2011 Tato prezentace je spolufinancována
2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení
2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků
RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 3 Jak a kdy použít parametrické a
PŘÍKLAD 4.5 Chromatografická analýza farmakologických sloučenin Byly měřeny hodnoty R F pro 20 sloučenin s 18 eluenty. Žádné eluční činidlo však nepro
PŘÍKLAD 4.5 Chromatografická analýza farmakologických sloučenin Byly měřeny hodnoty R F pro 20 sloučenin s 18 eluenty. Žádné eluční činidlo však neprovedlo úplné rozdělení. Cílem je nalézt minimální výběr
Využití tabulkového procesoru MS Excel
Semestrální práce Licenční studium Galileo srpen, 2015 Využití tabulkového procesoru MS Excel Ing Marek Bilko Třinecké železárny, a.s. Stránka 1 z 10 OBSAH 1. ÚVOD... 2 2. DATOVÝ SOUBOR... 2 3. APLIKACE...
Kartogramy. Přednáška z předmětu Tematická kartografie (KMA/TKA) Otakar Čerba Západočeská univerzita
Kartogramy Přednáška z předmětu Tematická kartografie (KMA/TKA) Otakar Čerba Západočeská univerzita Datum vytvoření dokumentu: 20. 9. 2004 Datum poslední aktualizace: 17. 10. 2011 Definice Kartogram je
Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Statistické softwarové systémy projekt
Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Statistické softwarové systémy projekt Analýza časové řady Analýza počtu nahlášených trestných činů na území ČR v letech 2000 2014 autor:
O porovnání. Autoři. Vznik a interpretace porovnání
Benchmarkingové výstupy porovnání cen ve smlouvách konkrétní instituce s cenami obvyklými Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta informatiky a statistiky 217-11-27 O porovnání Tento dokument popisuje
Zápočtová práce STATISTIKA I
Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Zadání 1 JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL
Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]
Část I Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] V matematice grafem obvykle rozumíme grafické znázornění funkční závislosti. Pro tento předmět je však podstatnější pohled jiný. V teorii grafů rozumíme
Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )
Příklad č. 1 Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace ) Zadání : Stanovení manganu ve vodách se provádí oxidací jodistanem v kyselém prostředí až na manganistan. (1) Sestrojte
O porovnání. Autoři. Vznik a interpretace porovnání
Benchmarkingové výstupy porovnání cen ve smlouvách konkrétní instituce s cenami obvyklými Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta informatiky a statistiky 218-5-25 O porovnání Tento dokument popisuje
Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel
Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,
Matematické modelování dopravního proudu
Matematické modelování dopravního proudu Ondřej Lanč, Alena Girglová, Kateřina Papežová, Lucie Obšilová Gymnázium Otokara Březiny a SOŠ Telč lancondrej@centrum.cz Abstrakt: Cílem projektu bylo seznámení
Spokojenost se životem
SEMINÁRNÍ PRÁCE Spokojenost se životem (sekundárních analýza dat sociologického výzkumu Naše společnost 2007 ) Předmět: Analýza kvantitativních revize Šafr dat I. Jiří (18/2/2012) Vypracoval: ANONYMIZOVÁNO
Dolování asociačních pravidel
Dolování asociačních pravidel Miloš Trávníček UIFS FIT VUT v Brně Obsah přednášky 1. Proces získávání znalostí 2. Asociační pravidla 3. Dolování asociačních pravidel 4. Algoritmy pro dolování asociačních
Český hydrometeorologický ústav Úsek kvality ovzduší. Kvalita ovzduší a rozptylové podmínky na území ČR
Český hydrometeorologický ústav Úsek kvality ovzduší Kvalita ovzduší a rozptylové podmínky na území ČR Obsah I. ÚVOD... 2 II. METEOROLOGICKÉ A ROZPTYLOVÉ PODMÍNKY... 2 III. ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ SUSPENDOVANÝMI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem
STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem 1) Otevření datového souboru Program Statistika.cz otevíráme z ikony Start, nabídka Programy, podnabídka Statistika Cz 6. Ze dvou nabídnutých možností vybereme
Elektronické zpracování dotazníků AGEL. Verze 2.0.0.1
Elektronické zpracování dotazníků AGEL Verze 2.0.0.1 1 Obsah 2 Přihlášení do systému... 1 3 Zápis hodnot dotazníků... 2 3.1 Výběr formuláře pro vyplnění dotazníku... 2 3.2 Vyplnění formuláře dotazníku...
Rozšíření bakalářské práce
Rozšíření bakalářské práce Vojtěch Vlkovský 2011 1 Obsah Seznam obrázků... 3 1 Barevné modely... 4 1.1 RGB barevný model... 4 1.2 Barevný model CMY(K)... 4 1.3 Další barevné modely... 4 1.3.1 Model CIE